推理提速且归因更准
与常规扩散时序归因模型不同，该模型通过加速采样策略缩短了长耗时推理路径，并采用直截了当的训练算法直接估计缺失值，而非间接预测。
Hu, Xu · Liu, Zhaoran · Hao, Wang · Li, Changdi · Niu, Yunlong · 王文海 · 刘兴高
IEEE Transactions on Industrial Informatics 2024
用加速采样策略替代密集反向推断，大幅减少推理步数，时序补全不必再等漫长的扩散过程。
用直截了当的训练算法直接学习缺失值，绕开间接预测带来的时间维度误差。
在真实世界数据集上的大量实验表明 DDSM 持续显著优于以往的时序生成方法。